Hälsokontroller.io, ett enmans SaaS-företag (Software as a Service), firar sitt 9-årsjubileum med 652 betalande kunder och en månatlig återkommande intäkt (MRR) på $14,043.
Grundaren, Pēteris Caune, betonar hållbarhet och balans mellan arbete och privatliv framför intäktsmaximering, och driver verksamheten som en enmansoperation utan planer på expansion eller nya funktioner.
De senaste tekniska uppgraderingarna inkluderar nya webb- och databasservrar samt användning av maddy för e-post och S3-kompatibel lagring för att optimera prestanda och minska databasstorleken.
En enmans SaaS (Software as a Service) verksamhet, Healthchecks.io, har framgångsrikt varit i drift i 9 år, vilket belyser potentialen för soloentreprenörer inom teknikindustrin.
Diskussionen betonar vikten av balans mellan arbete och privatliv, med olika perspektiv på att hantera utbrändhet och fördelarna med att njuta av sitt arbete.
Blogginlägget berör också strategier för att upprätthålla ett solo SaaS-företag, såsom att minimera beroenden, utnyttja globala molntjänster och erbjuda omfattande självbetjäningsalternativ för användare.
FastHTML möjliggör snabb utveckling av skalbara webbapplikationer med Python, genom att integrera realtidsdata och återanvändbara UI-komponenter.
Det erbjuder en snabb start med en enda Python-fil, full tillgång till webbteknologier och stödjer distribution på olika plattformar som Railway och Vercel.
Inspirerad av FastAPI är FastHTML utformat för att skapa moderna Single Page Applications (SPAs) och förbättrar webbläsarens kapaciteter med HTMX.
FastHTML är ett nytt ramverk för att bygga moderna webbapplikationer med ren Python, skapat av Jeremy Howard, känd för att ha grundat Fastmail och lett Kaggles första stora produktionsversion.
Ramverket integrerar Python med HTMX för hypermediabaserade appar, ASGI/Uvicorn/Starlette-trion för asynkront stöd, och ett nytt Python-komponentsystem kallat FastTag, inspirerat av funktionell programmering.
FastHTML syftar till att förenkla utvecklingen av webbapplikationer genom att erbjuda inkrementell komplexitet, enkel anpassning och ett transparent system som gör det möjligt för utvecklare att använda JavaScript eller modifiera förfrågningar direkt.
Metas FAIR-team har introducerat SAM 2, en avancerad modell för visuell segmentering i både bilder och videor, vilket utökar kapaciteten hos den ursprungliga SAM-modellen.
SAM 2 använder en transformerarkitektur med strömmande minne för realtidsbearbetning och inkluderar en modell-i-slingan dataengine, vilket resulterar i skapandet av SA-V-datasetet, det största videosegmenteringsdatasetet hittills.
Modellen uppvisar stark prestanda inom olika uppgifter och domäner, med olika konfigurationer tillgängliga, såsom sam2_hiera_tiny och sam2_hiera_large, som var och en erbjuder olika nivåer av prestanda och hastighet.
SAM 2: Segment Anything i bilder och videor har släppts av Segment Anything-teamet, vilket markerar den första enade modellen för realtidssegmentering av objekt i både bilder och videor som kan styras med prompt.
Utgåvan inkluderar kod, modeller, en dataset, en forskningsartikel och en demo, med tillämpningar inom områden som biologisk forskning och videospårning.
Demonstrationen är inte tillgänglig i Illinois eller Texas på grund av lagar om biometrisk integritet, men modellen beröms för sin prestanda och potentiella användningsområden, såsom automatiserade anteckningar och objektspårning.
Den 19 juli 2024 orsakade en CrowdStrike-programuppdatering det största IT-avbrottet i historien, vilket påverkade 8,5 miljoner Windows-datorer, inklusive kritiska system på sjukhus, banker och flygbolag.
Strömavbrottet ledde till en betydande minskning av flygtrafiken för stora flygbolag, där Delta upplevde en minskning med 46% i flygningar, United 36% och American 16%, medan Southwest Airlines förblev opåverkade.
Den långvariga återhämtningen för Delta berodde på avsaknaden av en ordentlig katastrofåterhämtningsplan, vilket belyser vikten av robusta beredskapsstrategier för att mildra sådana störningar.
CrowdStrikes påverkan på Delta Airlines var betydande, särskilt när det gällde deras mjukvara för besättningsspårning, vilket ledde till längre återhämtningstider jämfört med andra flygbolag.
Delta's beroende av en nav-och-ekermodell och tidpunkten för störningen förvärrade problemet, vilket gjorde det svårt att omplanera flyg och hantera besättningens tillgänglighet.
Incidenten belyser bredare oro över robustheten i IT-drift och katastrofåterhämtningsplaner hos stora flygbolag, där vissa tillskriver problemen till underinvesteringar i IT-infrastruktur.
AI-företag kritiseras för att de skrapar data från OpenStreetMap (OSM) utan att följa bästa praxis, vilket leder till ökade infrastrukturkostnader och frustration bland drabbade företag.
Förslaget är att AI-företag ska göra en donation på 10 000 dollar till OSM istället för att skrapa, som ett sätt att stödja plattformen och minska kostnaderna som är förknippade med hög trafik.
Diskussionen belyser den bredare frågan om att balansera öppen dataåtkomst med de ekonomiska och tekniska bördor som automatiserad skrapning medför, och föreslår lösningar som hastighetsbegränsning, autentisering och bevis på arbete.
Blogginlägget beskriver en procedurmässig jordsimulering skapad med GLSL-fragmentshaderar, som simulerar en jordliknande planets historia på några minuter med 60 bilder per sekund.
Viktiga funktioner inkluderar procedurmässigt genererad terräng, tektonisk plattrörelse, hydraulisk erosion, global klimatmodellering och människans påverkan på miljön.
Simuleringen använder avancerade tekniker som fraktionerad Brownsk rörelsebrus, termisk erosion och Lotka-Volterra-diffusionsmodellen för att skapa realistisk och dynamisk planetär evolution.
Cirka användare på Hacker News diskuterar en simulering av världar på GPU:er, täckande antaganden i simuleringen, klimatförändringars påverkan och relaterad science fiction-litteratur.
Konversationen innehåller nostalgiska referenser till äldre simulationsspel och debatter om konceptet att leva i ett simulerat universum.
Tekniska aspekter som GLSL-fragmentshader nämns, tillsammans med bok- och berättelserekommendationer relaterade till ämnet.
Att främja gångbarhet kräver att man prioriterar fotgängares värdighet, vilket inkluderar efterlevnad, säkerhet och värdighet.
Efterlevnad av ADA (Americans with Disabilities Act) regler är nödvändig men ofta otillräcklig för användbarhet.
Äkta gångbarhet innebär inte bara säkerhet utan även faktorer som skugga, bekvämlighet, inneslutning och engagemang för att göra promenader till en önskvärd aktivitet.
Att prioritera infrastruktur för fotgängare framför bilcentrerade designlösningar kan göra stadsområden mer gångvänliga och förbättra livskvaliteten.
Att förbjuda bilar från stadskärnor, förutom utrycknings- och godstransporter, samt att minska antalet körfält kan förbättra gångbarheten.
Exempel från städer som Houston och Salt Lake City illustrerar den negativa påverkan av bilcentrerad planering och de potentiella fördelarna med att prioritera fotgängare.
Zig är ett nytt programmeringsspråk inriktat på lågnivå- och systemprogrammering, med fokus på att ersätta C.
Zigs utmärkande egenskap är dess imponerande interoperabilitet med C, vilket möjliggör sömlös inkludering av C-headerfiler och tillgång till befintliga bibliotek.
Språket erbjuder moderna programmeringskonstruktioner och reflektionsmöjligheter, vilket gör det mer ergonomiskt och produktivt jämfört med C.
Zig övergår @cImport till byggsystemet för att eliminera beroendet av libclang, vilket gör import av C-filer till ett byggsteg istället för direkt inkludering i källkoden.
Denna förändring har skapat debatt bland användare, med åsikter delade om huruvida det är en mindre olägenhet eller en betydande förändring som påverkar Zigs attraktivitet för C-programmerare.
Diskussionen understryker balansen mellan att upprätthålla en tydlig vision för språket och att ta itu med användarnas bekymmer, där många uppskattar Zigs innovativa tillvägagångssätt och starka ledarskap.
Kvantisering är en teknik för att minska storleken och förbättra effektiviteten hos stora språkmodeller (LLMs) genom att sänka precisionen på modellparametrarna.
Viktiga metoder inkluderar Post-Training Quantization (PTQ) och Quantization-Aware Training (QAT), med framsteg som GPTQ, GGUF och BitNet som avsevärt minskar modellstorlek och beräkningsbehov.
Guiden täcker väsentliga koncept som symmetrisk och asymmetrisk kvantisering, områdeskartläggning och kalibrering, och ger en omfattande översikt för att optimera LLM:er.
Artikeln ger en omfattande introduktion till LLM (Large Language Model) kvantisering, inklusive visuella guider och referenser.
Den diskuterar olika kvantiseringsmetoder, såsom asymmetrisk och symmetrisk kvantisering, och belyser problem som kvalitetsförlust på grund av buggar i asymmetrisk kvantisering.
Det inlägget har väckt intresse på grund av sina detaljerade förklaringar och praktiska insikter, vilket gör det till en värdefull resurs för dem som studerar eller arbetar med maskininlärningsmodeller.
Dark Sky, en populär väderapp känd för sina precisa regnvarningar och detaljerade daggpunktsvisualiseringar, har lagts ner, vilket har lett till utbrett missnöje bland användarna.
Användare beklagar förlusten av Dark Skys unika funktioner, såsom timvisa daggpunktsgrafer och realtidsregnvarningar, som inte är fullt replikerade i Apple Weather.
Olika alternativ som Weather Underground, Carrot Weather och Merry Sky nämns, men ingen av dem ses som fullständiga ersättare för Dark Skys funktionalitet och användargränssnitt.
Microjs tillhandahåller en samling av mikro-ramverk och mikro-bibliotek, som är kompakta (5k och mindre), portabla och specialiserade på att utföra specifika uppgifter effektivt.
Webbplatsen gör det enkelt för utvecklare att hitta och bidra till dessa mikro-ramverk genom att forka webbplatsen på GitHub, lägga till sitt ramverk i data.js och skicka in en pull-begäran.
Denna resurs är särskilt användbar för utvecklare som vill undvika stora monolitiska ramverk till förmån för mer lättviktiga och fokuserade lösningar.
Microjs.com, en webbplats känd för att lista små JavaScript-bibliotek, diskuteras nostalgiskt av utvecklare som minns dess tidigare användbarhet och de bibliotek den presenterade.
Användare delar minnen av att använda äldre JavaScript-verktyg som Moment.js, RequireJS och MooTools, och lyfter fram utvecklingen av JavaScript-ekosystemet genom åren.
Konversationen reflekterar över utmaningarna och förändringarna inom JavaScript-utveckling, inklusive problem med bakåtkompatibilitet, framväxten av nya ramverk och gemenskapens skiftande preferenser.
Google Deepminds artikel, "Scaling Exponents Across Parameterizations and Optimizers," involverade över 10 000 träningskörningar av LLM (Large Language Model) för att hitta optimala hyperparametrar, med en uppskattad replikeringskostnad på 12,9 miljoner dollar.
Den totala beräkningsinsatsen var 5,42e24 FLOPs (Floating Point Operations), med kostnader uppdelade i olika experiment såsom justering, varianter av inlärningshastighet och viktminskning.
Analysen förutsätter användning av TPU:er (Tensor Processing Units) med bfloat16-precision och tillhandahåller Python-kod för detaljerade beräkningar, vilket belyser de betydande men genomförbara beräkningsresurser som krävs för replikering.
Diskussionen kretsar kring de höga kostnaderna för att producera en forskningsartikel från Google DeepMind, och betonar att sådana utgifter inte är ovanliga inom andra vetenskapliga områden.
De kostnaderna inkluderar inte bara beräkningsresurser utan även betydande icke-beräkningsutgifter som löner, utrustning och förbrukningsvaror, vilka kan uppgå till hundratusentals dollar.
Konversationen berör också utmaningarna med reproducerbarhet inom vetenskaplig forskning, särskilt när de ursprungliga experimenten utförs med hjälp av proprietära eller mycket specialiserade resurser.
Forskare har utvecklat en kostnadseffektiv metod för att träna storskaliga text-till-bild (T2I) diffusions-transformermodeller, vilket avsevärt minskar de beräkningsmässiga utgifterna.
Genom att använda tekniker som slumpmässig maskering av bildsektioner och syntetiska bilder tränade de en modell med 1,16 miljarder parametrar för endast $1,890, vilket uppnådde konkurrenskraftig prestanda.
Denna metod är 118 gånger billigare än befintliga stabila diffusionsmodeller, och teamet planerar att släppa sin träningspipeline för att göra storskalig träning av diffusionsmodeller tillgänglig på en mikrobudget.
Snabba kostnadsminskningar inom AI på grund av asymptotiska förbättringar kan göra reglering irrelevant, vilket potentiellt kan leda till fler offshore-modeller.
Öppen källkod AI-modeller förväntas förbättras, vilket kommer att driva stora teknikföretag att förbättra sina erbjudanden, även om de stora aktörerna sannolikt kommer att fortsätta dominera på grund av sina resurser.
Träningskostnaderna minskar, vilket snart kan möjliggöra konsumentnivåträning av stora AI-modeller, även om det fortfarande är en betydande utmaning att hitta omfattande datamängder.
LG och Samsung visade upp genomskinliga TV-skärmar på CES 2024, med OLED- respektive microLED-teknologier.
LG:s transparenta OLED-skärmar erbjuder cirka 45% transparens, medan Samsungs microLED-skärmar är mer transparenta men dyra och svåra att tillverka.
Praktiska tillämpningar för dessa genomskinliga skärmar inkluderar skyltning i butiker, videokonferenser vid skrivbordet och kollektivtrafik, snarare än omedelbar konsumentanvändning i hemmen.
LG och Samsung utvecklar transparenta OLED-skärmar, som har använts i augmented reality-projekt och digital skyltning.
Transparenta LCD-skärmar, som kräver en bakgrundsbelysning, är också en del av denna teknologiska utveckling men står inför utmaningar som svart kontrast, vilket gör dem mindre praktiska för hemmabruk.
Tekniken anses vara mer lämplig för specifika tillämpningar såsom bildskärmar i bilar och reklam snarare än för allmän konsumentanvändning.
Författaren använde initialt Vercels analysverktyg på en pro-plan men försökte minska kostnaderna på grund av hög utgående dataanvändning från stora PNG-bilder.
Genom att konvertera bilder till JPG och bygga ett anpassat analys-API med hjälp av "Squeeh stack" (SQLite-baserade appar), sparade författaren 13,27 dollar per månad.
Den skräddarsydda lösningen innebar att sätta upp ett API med Bun och Hono, distribuera på en VPS och skapa en grundläggande analysdashboard, som tillhandahöll jämförbar data med Vercels analys.